JP7390951B2 - 太陽光発電出力推定装置、太陽光発電出力推定方法、および太陽光発電出力推定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、太陽光発電設備の発電出力の推定に関する。

近年、再生可能エネルギーの利用を拡大することの重要性が高まっており、太陽光発電設備（ＰＶ）などの分散型電源を設置し、送電系統または配電系統（以下、送電系統または配電系統のことを「電力系統」という）に電力を供給する需要家が増えてきている。一方、電力系統を運用する電力会社などは、一部の太陽光発電設備の発電出力は把握しているものの、多くの太陽光発電設備の発電出力は把握できていない。

通常、電力会社などが発電出力を把握できる太陽光発電設備は、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備であり、余剰買取契約の対象となっている太陽光発電設備の発電出力は、電力会社などが把握することができない。これは、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備を保有する需要家には、太陽光発電設備の発電量を計測するスマートメータ（ＳＭ）と、需要家内の負荷の消費電力量を計測するスマートメータとが個別に設置されているのに対し、余剰買取契約の対象となっている太陽光発電設備を保有する需要家には、太陽発電設備の発電量と負荷の消費電力量との合算値を計測するスマートメータしか設置されていないためである。

このような事情から、各需要家が設置した太陽光発電設備の発電出力を推定する技術が考案されている。例えば、下記の特許文献１には、電力系統に接続された負荷に電力を供給する太陽光発電設備の特定時点での発電出力である太陽光発電出力を推定する太陽光発電出力推定装置が開示されている。特許文献１の太陽光発電出力推定装置は、特定時点以前の期間であって、太陽の南中高度が特定時点での南中高度から一定範囲内の期間における、特定地点での日射強度と電力系統の有効電力とを用いて、太陽光発電出力を推定する。この太陽光発電出力推定装置は、変電所周辺に設置した日射計などで測定した日射強度と、変電所などに設置した計測器で測定した有効電力とを用いて、電力系統に連系した太陽光発電設備の発電出力を推定する。

特開２０１６－１３９２７０号公報

電力会社などが多くの太陽光発電設備の発電出力を把握できていない状況下で、太陽光発電設備が大量に導入された場合、電力系統の運用には様々な問題が生じる。電力会社などでは、自身が所管する変電所などで、太陽光発電設備の発電出力を加味した見かけ上の電力系統の負荷（以下、「見かけ上の負荷」という）の消費電力を計測器などで計測できるものの、電力系統に連系されている全ての太陽光発電設備の発電出力合計値が未知であるため、実際の負荷（以下、「実負荷」という）の消費電力を正確に把握することができない。このため、太陽光発電設備が大量に導入された場合、重回帰分析などを利用して予測を行っている実負荷の消費電力の予測誤差が大きくなるという需給制御上のリスクが増大したり、系統事故後の復旧操作に支障が生じるという系統制御上のリスクが増大したりする。従って、太陽光発電設備の発電出力をより正確に推定することが可能な技術が望まれている。

特許文献１の太陽光発電出力推定装置では、日射強度を測定するために多くの日射計を設置する必要があること、ならびに、十分高い時間分解能を有する計測器（すなわち、十分高いサンプリング周期で計測と記録が可能な計測器）を設置する必要があることが問題となる。また、太陽光発電設備の発電出力の推定が変電所などの単位で行われるため、対象となる電力系統に連系された太陽光発電設備の導入量が実負荷と比較して小さくなるほど、推定精度が低下するという問題もある。それゆえ、電力系統に連系された太陽光発電設備の発電出力を、十分な時間分解能で、高精度に推定するためには、技術的にもコスト的にも課題が残る。

本開示は以上のような課題を解決するためになされたものであり、多くの日射計および高い時間分解能をもった計測器を新たに設置することなく、太陽光発電設備の発電出力を推定可能にすることを目的とする。

本開示に係る太陽光発電出力推定装置は、第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶する記憶部と、予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散取得部と、前記第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データの自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散取得部と、前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する発電出力推定部と、を備え、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である。

本開示に係る太陽光発電出力推定装置は、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータと需要家消費電力の積算値とに基づき第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定するため、多くの日射計および高い時間分解能をもった計測器を新たに設置することなく第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定することが可能である。

実施の形態１の太陽光発電出力推定システムの構成図である。 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置のハードウェア構成を示す図である。 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。 積算値取得部による第２太陽光発電出力の積算値の取得処理の一例を示すフローチャートである。 第１共分散取得部による第１共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 第２共分散取得部による第２共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 発電出力推定部による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。 第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を示す図である。 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値を示す図である。 実施の形態１の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値の誤差のヒストグラムを示す図である。 第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を示す図である。 実施の形態２の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値を示す図である。 実施の形態２の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値の誤差のヒストグラムを示す図である。 第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を示す図である。 実施の形態３の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値を示す図である。 実施の形態３の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値の誤差のヒストグラムを示す図である。 実施の形態４の太陽光発電出力推定装置が、複数の需要家の太陽光発電出力を順番に推定する様子を示す図である。 実施の形態６の太陽光発電出力推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態６の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態６の平均値取得部による第２太陽光発電出力の平均値の取得処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態６の第１共分散取得部による第１共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態６の第２共分散取得部による第２共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態７の太陽光発電出力推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態７の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態７のサンプリング変換部による第２太陽光発電出力のサンプリング変換処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態７の第１共分散取得部による第１共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態７の第２共分散取得部による第２共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態８の太陽光発電出力推定装置の機能を示すブロック図である。 実施の形態８の太陽光発電出力推定装置による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態８の第１共分散取得部による第１共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。

＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ－１．構成＞
図１は、実施の形態１の太陽光発電出力推定システム１１の構成図である。太陽光発電出力推定システム１１は、太陽光発電出力推定装置１０１と、複数の需要家の下に設置された各種の設備とが、通信ネットワーク５０を介して接続された構成を有している。図１において、実線は電力の流れを表し、破線は情報の流れを表している。

図１では、複数の需要家として、第１需要家Ｃ１、第２需要家Ｃ２、第３需要家Ｃ３、第４需要家Ｃ４、…、第ｍ需要家Ｃｍおよび第ｎ需要家Ｃｎが想定されている。また、第１需要家Ｃ１～第ｎ需要家Ｃｎには、負荷Ｌ１～Ｌｎと太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎとがそれぞれ設置されている。第２需要家Ｃ２～第ｎ需要家Ｃｎに設置された太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎは、余剰買取契約対象の太陽光発電設備であり、これらを「第１太陽光発電設備」とも称する。また、第１需要家Ｃ１に設置された太陽光発電設備ＰＶ１は、全量買取契約対象の太陽光発電設備であり、これを「第２太陽光発電設備」とも称する。第２太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ１は、第１太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎから予め定められた距離内に設置されている。ここでいう予め定められた距離には、特に制約はないが、例えば数ｋｍである。

太陽光発電出力推定装置１０１は、第１太陽光発電設備（太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎ）から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備（太陽光発電設備ＰＶ１）の発電出力である第２太陽光発電出力に基づいて、第１太陽光発電設備の予め定められた時点（以下、「推定時点」と称する）の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力を推定する。推定時点には、現在の時点のみならず、過去または未来の時点が含まれる。太陽光発電出力推定装置１０１は、パーソナルコンピュータなど汎用のコンピュータシステムがプログラムを実行することによって実現されてもよいし、専用のコンピュータシステムによって実現されてもよい。太陽光発電出力推定装置１０１の詳細な構成については、後述する。

太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎは、例えば、需要家が有する建築物の屋根などに設置されている太陽光発電設備であり、小規模な太陽光発電設備のみならず、いわゆるメガソーラーなどの大規模太陽光発電所も含まれていてもよい。太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎは、電力系統２０に連系されており、発電した電力を電力系統２０に供給する。

また、図１に示すように、電力系統２０には、第１需要家Ｃ１～第ｎ需要家Ｃｎにそれぞれ設置された負荷Ｌ１～Ｌｎが接続されている。負荷Ｌ１～Ｌｎは電力系統２０から電力供給を受け、電力を消費する。電力系統２０から見た負荷Ｌ１～Ｌｎの見かけ上の消費電力は、電力系統２０に接続されている負荷Ｌ１～Ｌｎの実際の消費電力と、電力系統２０に連系されている太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎの発電出力とに応じて変動する。以下では、電力系統２０から見た、各需要家の負荷Ｌ１～Ｌｎによる見かけ上の消費電力を「需要家消費電力」と呼ぶ。

第２需要家Ｃ２～第ｎ需要家Ｃｎには、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎが設置されている。スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎは、第１太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎの発電出力と負荷Ｌ２～Ｌｎの消費電力とが需要家毎に合算された需要家消費電力を計測する。ここで、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎが計測する「合算された需要家消費電力」は、負荷Ｌ２～Ｌｎの消費電力から、太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎの発電出力が、需要家毎にそれぞれ差し引かれた量である。スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎが計測した需要家消費電力の情報は、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して、太陽光発電出力推定装置１０１に送られる。

例えば、第２需要家Ｃ２では、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２が、太陽光発電設備ＰＶ２の発電出力と負荷Ｌ２の消費電力との合算値を需要家消費電力として計測および記録する。そして、第２需要家Ｃ２の需要家消費電力の情報は、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２から通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して、太陽光発電出力推定装置１０１に送られる。このようにして太陽光発電出力推定装置１０１は、第１太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎを保有する需要家に設置されたスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎの計測値である需要家消費電力を取得する。

第１需要家Ｃ１には、スマートメータＳＭ_ＰＶ１とスマートメータＳＭ_Ｌ１とが設置されている。スマートメータＳＭ_ＰＶ１は、太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力、すなわち第２太陽光発電出力を計測および記録する。スマートメータＳＭ_Ｌ１は、負荷Ｌ１の消費電力を計測および記録する。スマートメータＳＭ_ＰＶ１が計測した太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力の情報、および、スマートメータＳＭ_Ｌ１が計測した負荷Ｌ１の消費電力の情報は、通信網２５と通信ネットワーク５０とを介して太陽光発電出力推定装置１０１に送られる。このようにして太陽光発電出力推定装置１０１は、第２太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力である第２太陽光発電出力を取得する。

次に、太陽光発電出力推定装置１０１の詳細な機能について説明する。図２は、太陽光発電出力推定装置１０１の機能を示すブロック図である。上述したように、太陽光発電出力推定装置１０１は、第２太陽光発電設備（太陽光発電設備ＰＶ１）の発電出力である第２太陽光発電出力に基づいて、第１太陽光発電設備（太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎ）の推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力を推定する装置である。図２に示すように、太陽光発電出力推定装置１０１は、第１共分散取得部１１０と、第２共分散取得部１２０と、積算値取得部１３０、発電出力推定部１４０と、記憶部１５０とを備えている。

記憶部１５０は、太陽光発電設備ＰＶ２～ＰＶｎの推定時点の発電出力を推定するためのデータなどを記憶するメモリである。具体的には、記憶部１５０は、場所情報データ１５１、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２、需要家消費電力の積算値１５３、第２太陽光発電出力の積算値１５４、および算出データ１５５を記憶する。

場所情報データ１５１は、太陽光発電設備を保有する需要家の住所または緯度経度など、需要家の場所を示すデータである。第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２は、第１需要家Ｃ１に設置されたスマートメータＳＭ_ＰＶ１による太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力の計測値である。需要家消費電力の積算値１５３は、第２需要家Ｃ２～第ｎ需要家Ｃｎに設置されたスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎによる需要家消費電力の計測値（正確には、瞬時値である計測値をスマートメータ内部で処理して積算した値）である。第２太陽光発電出力の積算値１５４は、積算値取得部１３０が第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２に基づいて算出したデータである。算出データ１５５は、第１共分散取得部１１０、第２共分散取得部１２０、および発電出力推定部１４０が算出したデータである。

図３は、太陽光発電出力推定装置１０１のハードウェア構成を示す図である。図３に示すように、太陽光発電出力推定装置１０１は、コンピュータ１、外部記憶装置５、出力装置７、および入力装置８を備えて構成される。コンピュータ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、主記憶装置３、および補助記憶装置４を備えている。外部記憶装置５は、ネットワーク６を介してコンピュータ１に接続されていてもよい。出力装置７はコンピュータ１の処理結果を表示または出力する。入力装置８は、マウス、キーボードなどで構成される。コンピュータ１のＣＰＵ２が主記憶装置３に格納されたプログラムを実行することにより、太陽光発電出力推定装置１０１の各機能が実現される。すなわち、主記憶装置３には、コンピュータ１を、第１太陽光発電設備が設置された需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値１５３と第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２とを記憶する記憶部１５０、および、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と需要家消費電力の積算値１５３とに基づき、第１太陽光発電設備の予め定められた推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する発電出力推定部１４０として動作させるための、太陽光発電出力推定プログラムが格納されている。

図２に戻り、発電出力推定部１４０は、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と需要家消費電力の積算値１５３とを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。なお、太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎの発電出力および負荷Ｌ１～Ｌｎの消費電力には、有効電力と無効電力とが存在する。しかし、一般的な太陽光発電設備、特に家庭用の太陽光発電設備は力率一定で運転されているため、有効電力を推定することで無効電力も容易に推定することが可能である。このため、以下に示す太陽光発電設備ＰＶ１～ＰＶｎの発電出力および負荷Ｌ１～Ｌｎの消費電力は、有効電力を指すものとする。

また、本実施の形態では説明の簡単化のため、以下、太陽光発電設備ＰＶ２を第１太陽光発電設備の代表例として説明する。つまり、発電出力推定部１４０により推定される第１太陽光発電出力の高サンプリングデータは、太陽光発電設備ＰＶ２の発電出力であり、記憶部１５０に記憶される需要家消費電力の積算値１５３は、第２需要家Ｃ２におけるスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２の計測値であるものとして説明する。しかし、以下の説明は、太陽光発電設備ＰＶ３～Ｐｖｎについても同様に適用される。

発電出力推定部１４０は、予め定められた期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と需要家消費電力の積算値１５３とを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。この予め定められた期間は、太陽光発電設備ＰＶ２の設備容量が、推定時点での設備容量から予め定められた範囲内になる期間であることが好ましい。すなわち、当該機関は、太陽光発電設備ＰＶ２の設備容量の、太陽光発電設備ＰＶ２の推定時点における設備容量に対する差分が、予め定められた範囲内となる期間であることが好ましい。

つまり、発電出力推定部１４０は、電力系統２０に連系された太陽光発電設備ＰＶ２の設備容量が推定時点での設備容量から予め定められた範囲内にある期間における、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と需要家消費電力の積算値１５３とを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。なお、予め定められた期間は、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する推定時点以前の期間である。例えば、予め定められた期間は、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する推定時点から１～２週間程度遡った期間であり、具体的には、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する日の前日などである。

さらに具体的には、発電出力推定部１４０は、予め定められた期間内の短時間における、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。ここで、短時間とは、例えば、６時間から１０時間程度の短い期間であり、好ましくは８時間である。つまり、発電出力推定部１４０は、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する推定時点から１～２週間程度遡った期間内の６時間から１０時間程度の短時間における、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２および需要家消費電力の積算値１５３の時系列データを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。なお、この短時間は、以下の「第１期間」に相当する。

発電出力推定部１４０は、以下に説明する第１共分散取得部１１０および第２共分散取得部１２０がそれぞれ取得した第１共分散および第２共分散を用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

第１共分散取得部１１０は、以下に説明する積算値取得部１３０が取得した第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとの共分散である第１共分散を取得する。具体的には、第１共分散取得部１１０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと第１期間における需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとを取得し、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとの共分散を第１共分散として算出する。

積算値取得部１３０は、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の積算値である第２太陽光発電出力の積算値１５４を算出することで取得する。具体的には、積算値取得部１３０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を取得し、その積算値を、第２太陽光発電出力の積算値１５４として算出する。なお、積算値取得部１３０は、場所情報データ１５１に基づいて、太陽光発電設備ＰＶ２から予め定められた距離内に存在し、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備の中から第２太陽光発電設備を選択する。

つまり、第１需要家Ｃ１のスマートメータＳＭ_ＰＶ１は、積算値取得部１３０および記憶部１５０に接続されており、積算値取得部１３０は、スマートメータＳＭ_ＰＶ１から読み取った太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力を、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２として記憶部１５０に随時記憶させる。そして、積算値取得部１３０は、第１期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを、記憶部１５０から読み出すことができる。

積算値取得部１３０が、スマートメータＳＭ_ＰＶ１から、太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力の高サンプリングデータ、すなわち第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を読み取り、記憶部１５０に記憶させる時間間隔は、例えば１秒、１０秒、１分、３０分、または１時間などが考えられるが、特にこれらに限定されるものではなく、ユーザによって適切な数値が定められればよい。また、積算値取得部１３０は、一定時間間隔ではなくユーザによって任意に定められたタイミングで、スマートメータＳＭ_ＰＶ１から第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を読み取ってもよい。また、積算値取得部１３０が読み取った第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を記憶部１５０に記憶させるタイミングについても、特に制約はない。例えば、積算値取得部１３０が、スマートメータＳＭ_ＰＶ１から太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力を読み取るたびに、記憶部１５０に第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を記憶させてもよいし、ユーザによって任意に定められたタイミングで記憶させてもよい。

上述したように、記憶部１５０には、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎにより計測された需要家消費電力の積算値１５３が記憶される。第１共分散取得部１１０は、記憶部１５０から、第１期間における需要家消費電力の積算値１５３の時系列データを取得する。

つまり、第２需要家Ｃ２のスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２は、第１共分散取得部１１０および記憶部１５０に接続されており、第１共分散取得部１１０は、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２から読み取った第２需要家Ｃ２の需要家消費電力の積算値１５３を、記憶部１５０に随時記憶させる。そして、第１共分散取得部１１０は、記憶部１５０から、第１期間における需要家消費電力の積算値１５３の時系列データを読み出すことができる。

第１共分散取得部１１０が第２需要家Ｃ２の需要家消費電力の積算値１５３を読み取り、記憶部１５０に記憶させる時間間隔は、例えば１秒、１０秒、１分、３０分、または１時間などが考えられ、好ましくはスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２が需要家消費電力の積算値１５３を生成（算出）あるいは取得する時間間隔である。ただし、この時間間隔は、特にこれらには限定されるものではなく、ユーザによって適切な数値が定められればよい。また、第１共分散取得部１１０は、一定時間間隔ではなくユーザによって任意に定められたタイミングで、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２から需要家消費電力の積算値１５３を読み取ってもよい。また、第１共分散取得部１１０がスマートメータＳＭ_ＡＬＬ２から読み取った需要家消費電力の積算値１５３を記憶部１５０に記憶させるタイミングについても、特に制約はない。例えば、第１共分散取得部１１０が、スマートメータＳＭ_ＡＬＬ２から需要家消費電力の積算値１５３を読み取るたびにそれを記憶部１５０に記憶させてもよいし、ユーザによって任意に定められたタイミングで記憶させてもよい。

ここで、第１期間は、上記の短時間に相当する期間であり、例えば、第１太陽光発電出力を推定する推定時点から１～２週間程度遡った期間内の６時間から１０時間程度の期間である。また、第１期間は、日射強度が強く、かつ日射強度の変動が大きい期間であるのが好ましい。よって、第１共分散取得部１１０は、日射強度が強くかつ日射強度の変動が大きい期間を第１期間として、第１共分散を算出することが好ましい。第１共分散取得部１１０は、算出した第１共分散を、算出データ１５５として記憶部１５０に記憶させる。

第２共分散取得部１２０は、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データの分散を第２共分散として算出することで取得する。具体的には、第２共分散取得部１２０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データを取得し、その時系列データの分散である第２共分散を算出し、算出した第２共分散を、算出データ１５５として記憶部１５０に記憶させる。なお、第２共分散取得部１２０は、記憶部１５０の場所情報データ１５１に基づいて、太陽光発電設備ＰＶ２から予め定められた距離内に存在し、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備の中から第２太陽光発電設備を選択する。

発電出力推定部１４０は、記憶部１５０に記憶されている算出データ１５５から、第１共分散取得部１１０が取得した第１共分散と、第２共分散取得部１２０が取得した第２共分散とを読み出し、第１共分散および第２共分散に基づいて第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。具体的には、発電出力推定部１４０は、第１共分散と第２共分散とを用いて得られる第１係数に、推定時点の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を乗じることで、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを算出する。

ここで、第１係数とは、第１共分散を第２共分散で除して－１を乗じた値である。つまり、発電出力推定部１４０は、第１共分散を第２共分散で除して－１を乗じた値を第１係数として、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを算出する。そして、発電出力推定部１４０は、算出した第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、算出データ１５５として記憶部１５０に記憶させる。

＜Ａ－２．動作＞
図４は、太陽光発電出力推定装置１０１による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定処理の一例を示すフローチャートである。以下、図４のフローに沿って、太陽光発電出力推定装置１０１が第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する処理について説明する。

まず、積算値取得部１３０が、記憶部１５０から、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの積算値である第２太陽光発電出力の積算値１５４を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、積算値取得部１３０は、第２太陽光発電出力の積算値１５４を算出することで取得し、取得した第２太陽光発電出力の積算値１５４を記憶部１５０に書き込む。積算値取得部１３０が第２太陽光発電出力の積算値１５４を取得する処理の詳細については、後述する。

次に、第１共分散取得部１１０が、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとの共分散である第１共分散を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、第１共分散取得部１１０は、第１共分散を算出することで取得し、取得した第１共分散を、記憶部１５０に算出データ１５５として書き込む。第１共分散取得部１１０が第１共分散を取得する処理の詳細については、後述する。

続いて、第２共分散取得部１２０が、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データの分散である第２共分散を取得する（ステップＳ１０３）。具体的には、第２共分散取得部１２０は、第２共分散を算出することで取得し、取得した第２共分散を、記憶部１５０に算出データ１５５として書き込む。第２共分散取得部１２０が第２共分散を取得する処理の詳細については、後述する。

さらに、発電出力推定部１４０が、太陽光発電設備ＰＶ２から予め定められた距離内に設置された太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、需要家消費電力の積算値１５３とに基づいて、第１太陽光発電出力を推定する（ステップＳ１０４）。具体的には、発電出力推定部１４０は、第１共分散取得部１１０が取得した第１共分散と、第２共分散取得部１２０が取得した第２共分散とを、記憶部１５０に記憶されている算出データ１５５から読み出し、当該第１共分散と当該第２共分散とを用いて、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを算出することで推定する。発電出力推定部１４０が第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する処理の詳細については、後述する。

以上により、太陽光発電出力推定装置１０１が第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する処理は終了する。

図５は、積算値取得部１３０による第２太陽光発電出力の積算値１５４の取得処理の一例を示すフローチャートである。以下、積算値取得部１３０が第２太陽光発電出力の積算値１５４を取得する処理（図４のステップＳ１０１）について、図５のフローに沿って詳細に説明する。

まず、積算値取得部１３０は、記憶部１５０から、スマートメータＳＭ_ＰＶ１によって計測された第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを読み出すことで取得する（ステップＳ２０１）。

なお、ステップＳ２０１において、積算値取得部１３０が取得する第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データは、スマートメータＳＭ_ＰＶ１による実測値ではなく、推定値でもよい。この場合、積算値取得部１３０は、例えば本実施の形態の手法または他の手法を用いて第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を推定し、それを記憶部１５０に記憶させることで、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの推定値を取得することができる。あるいは、ユーザが入力した第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの実測値または推定値を記憶部１５０に記憶させ、積算値取得部１３０が当該データを取得することにしてもよい。

さらに具体的には、積算値取得部１３０は、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する推定時点以前の期間であって、太陽光発電設備ＰＶ２の設備容量が推定時点での当該設備容量から予め定められた範囲内となる期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを取得する。この太陽光発電設備ＰＶ２の設備容量が推定時点での設備容量から予め定められた範囲内となる期間については、例えば、設備容量が、推定時点での設備容量から±約５％以内になる期間など、ユーザによって適宜定められる。

なお、積算値取得部１３０が取得する第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの期間は、積算値取得部１３０に予め設定されていてもよいし、ユーザによって適宜変更されてもよいし、積算値取得部１３０が算出して決定してもよい。本実施の形態では、積算値取得部１３０は、当該期間を、例えば、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する日の前日とし、前日における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを取得する。

次に、積算値取得部１３０は第１期間を探索する（ステップＳ２０２）。具体的には、積算値取得部１３０は、取得した第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを参照し、日射強度が強くかつ日射強度の変動が大きい期間を探索する。例えば、積算値取得部１３０は、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する日の前日のうち、第２太陽光発電出力が大きくかつ第２太陽光発電出力の変動が大きい６時間から１０時間程度の短い期間を探索する。そして、積算値取得部１３０は、検出された期間を第１期間と決定する。なお、積算値取得部１３０は、上記の期間（例えば、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する日の前日）の中から、第１期間を探索するのではなく、上記の期間自体を探索してから、当該期間の中から第１期間を探索することにしてもよい。

続いて、積算値取得部１３０は、第１期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを取得する（ステップＳ２０３）。具体的には、積算値取得部１３０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データを読み出すことで、取得する。

そして、積算値取得部１３０は、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの積算値を、第２太陽光発電出力の積算値１５４として算出する（ステップＳ２０４）。ここで、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を積算する（足し合わせる）範囲（時間帯）は、例えば、３０分間隔であり（具体的には、０時、０時３０分、１時、・・・、８時、８時３０分、９時・・・など）、好ましくは需要家消費電力の積算値１５３に保存されている需要家消費電力の積算値１５３と同一の時間間隔である。そして、積算値取得部１３０は、算出した第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の時系列データの積算値を、第２太陽光発電出力の積算値１５４として記憶部１５０に書き込む。

以上のようにして、積算値取得部１３０が第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データを取得する処理（図４のステップＳ１０１）は、終了する。

図６は、第１共分散取得部１１０による第１共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。以下、第１共分散取得部１１０が第１共分散を取得する処理（図４のステップＳ１０２）について、図６のフローに沿って詳細に説明する。

まず、第１共分散取得部１１０は、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとを取得する（ステップＳ３０１）。具体的には、第１共分散取得部１１０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと、第１期間における需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとを、それぞれ読み出すことで、取得する。

そして、第１共分散取得部１１０は、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとの共分散を第１共分散として算出する（ステップＳ３０２）。また、第１共分散取得部１１０は、算出した第１共分散を、算出データ１５５として記憶部１５０に書き込む。以上のようにして、第１共分散取得部１１０が第１共分散を取得する処理（図４のステップＳ１０２）は、終了する。

図７は、第２共分散取得部１２０による第２共分散の取得処理の一例を示すフローチャートである。以下、第２共分散取得部１２０が第２共分散を取得する処理（図４のステップＳ１０３）について、図７のフローに沿って詳細に説明する。

まず、第２共分散取得部１２０は、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データを取得する（ステップＳ４０１）。具体的には、第２共分散取得部１２０は、記憶部１５０から、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データを読み出すことで取得する。

そして、第２共分散取得部１２０は、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データの分散である第２共分散を算出する（ステップＳ４０２）。具体的には、第２共分散取得部１２０は、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データの分散を第２共分散として算出する。そして、第２共分散取得部１２０は、算出した第２共分散を、算出データ１５５として記憶部１５０に書き込む。以上のようにして、第２共分散取得部１２０が第２共分散を取得する処理（図４のステップＳ１０３）は、終了する。

図８は、発電出力推定部１４０による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を示すフローチャートである。以下、発電出力推定部１４０が第１太陽光発電出力を推定する処理（図４のステップＳ１０４）について、図８のフローに沿って詳細に説明する。

まず、発電出力推定部１４０は、記憶部１５０に記憶された算出データ１５５から、第１共分散と第２共分散とを取得する（ステップＳ５０１）。

次に、発電出力推定部１４０は、第１共分散と第２共分散とを用いて第１係数を算出する（ステップＳ５０２）。具体的には、発電出力推定部１４０は、第１共分散を第２共分散で除して－１を乗じることで、第１係数を算出する。

そして、発電出力推定部１４０は、算出した第１係数に、推定時点の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を乗じることで、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを算出する（ステップＳ５０３）。また、発電出力推定部１４０は、算出した第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、算出データ１５５として記憶部１５０に書き込む。以上のようにして、発電出力推定部１４０が第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する処理（図４のステップＳ１０４）は、終了する。

次に、発電出力推定部１４０が第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを算出する方法について、具体的に説明する。

ここで、第２需要家Ｃ２の需要家消費電力をＰ_２（ｔ）、第２需要家Ｃ２の負荷Ｌ２の消費電力をＰ_Ｌ２（ｔ）、第１太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ２の発電出力である第１太陽光発電出力をＰ_ＰＶ２（ｔ）、第２太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力である第２太陽光発電出力をＰ_ＰＶ１（ｔ）とする。すると、以下の式（１）のように、Ｐ_２（ｔ）に関する式が成り立ち、さらに、式（２）のように、Ｐ_ＰＶ２（ｔ）に関する式を仮定できる。

ここで、αは第２太陽光発電出力を第１太陽光発電出力に変換する係数である。また、ε（ｔ）は時間的外乱である。

そして、Ｐ_Ｌ２（ｔ）とε（ｔ）の変動が、それぞれ、Ｐ_ＰＶ１（ｔ）の変動と相関がないと仮定し、上記の式（１）、式（２）において、時間的な定常性が成立すると仮定すると、上記の式（１）と式（２）から、以下の式（３）が導かれる。

ここで、Ｃｏｖ_ｔ［ ］は共分散関数を示している。

また、上記の式（３）にτ＝０を代入すると、次の式（４）が得られる。

そして、上記の式（４）を次の式（５）に変形することで、αの推定値（＾α）を得ることができる（記号「＾」はそれに続く文字に付されたハット（キャレット）を意味している）。

つまり、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ）］は、第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と需要家消費電力Ｐ_２（ｔ）との共分散である第１共分散である。そして、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ）］は、第２太陽光発電出力であるＰ_ＰＶ１（ｔ）の分散である第２共分散である。そして、αの推定値は、第１共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ）］を第２共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ）］で除して－１を乗じたものであり、第１係数である。

また、ε（ｔ）は微小であり無視できると仮定すれば、上記の式（２）から、第１太陽光発電出力に関する近似式である以下の式（６）を得ることができる。

以上のようにして、発電出力推定部１４０は、第１共分散を第２共分散で除して－１を掛け合わせることで得られる第１係数αの推定値に、推定時点ｔにおける第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）を乗じることで、第１太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ２（ｔ）の推定値（＾Ｐ_ＰＶ２（ｔ））を算出することができる。

第１期間が一つの期間として設定される場合、発電出力推定部１４０は式（５）により推定した係数αを第１係数とする。しかし、第１期間が複数の期間として設定される場合、発電出力推定部１４０は各第１期間に対して式（５）により係数αを推定する。すなわち、第１共分散取得部１１０と第２共分散取得部１２０とは、複数の第１期間に対して、複数の第１共分散と複数の第２共分散とをそれぞれ算出する。そして、発電出力推定部１４０は、複数の第１共分散と複数の第２共分散とに基づき、複数の係数αを推定する。この場合、発電出力推定部１４０は、推定した複数の係数αの代表値を第１係数として採用し、当該第１係数を用いて第１太陽光発電出力の推定を行う。なお、複数の係数αの代表値は、複数の係数αの中央値であることを望ましいが、平均値または最頻値のような統計量であってもよい。このような処理を行うことで、稀に発生する係数αの外れ値、すなわち推定誤差が大きい係数αの影響により発生する、第１太陽光発電出力の推定精度の悪化を軽減することができる。

＜Ａ－３．効果＞
実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１が奏する効果の検証結果を図９から図１１を用いて説明する。この検証では、全量買取契約の対象である１軒の需要家の太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とし、余剰買取契約の対象である１軒の需要家の太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とした。そして、太陽光発電出力推定装置１０１が、第１太陽光発電設備を保有する需要家の需要家消費電力と、第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力を利用することで、第１太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力を推定した。なお、本検証例では、精度を検証するため、第１太陽光発電出力も特別に実測し、その実測値と太陽光発電出力推定装置１０１による推定結果とを比較した。

図９は第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を示しており、図１０は太陽光発電出力推定装置１０１による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値を示している。これらの図において横軸は時刻を示している。図９の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の実測値を示し、図１０の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の推定値を示している。

図１１は、太陽光発電出力推定装置１０１による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値から、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を差し引いたものを誤差とした、誤差のヒストグラムを示している。図１１の横軸は誤差を示し、縦軸は頻度を示している。なお、図１１中の「Ａｖｇ．」は誤差の平均値、「ＳＤ」は誤差の標準偏差、「ＲＭＳＥ」は２乗平均平方根誤差を、それぞれ表している。図１１の結果から、太陽光発電出力推定装置１０１による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定精度は、非常に高いことを確認できた。

以上に説明したように、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１は、第１太陽光発電設備が設置された需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値１５３と、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、を記憶する記憶部１５０、および、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と需要家消費電力の積算値１５３とに基づき、第１太陽光発電設備の予め定められた推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する発電出力推定部１４０と、を備える。実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１によれば、太陽光発電出力を取得可能な太陽光発電設備が少なくとも１つあれば、当該太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とすることで、日射計および高い時間分解能を有する計測器を設置することなく、他の所望の太陽光発電設備の太陽光発電出力の高サンプリングデータを個別に推定することが可能である。

また、実施の形態１の太陽光発電出力推定方法では、太陽光発電出力推定装置１０１が、第１太陽光発電設備が設置された需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値１５３と、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された、第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、を記憶する処理、および、第２太陽光発電出力と需要家消費電力とに基づき、第１太陽光発電設備の予め定められた推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する処理を実行する。従って、太陽光発電出力を取得可能な太陽光発電設備が少なくとも１つあれば、当該太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とすることで、日射計および高い時間分解能を有する計測器を設置することなく、他の所望の太陽光発電設備の太陽光発電出力を個別に推定することが可能である。

＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ－１．構成＞
実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２の構成は、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１と同様の構成であり、その構成は図１から図３に示した通りである。

実施の形態１では、第２需要家Ｃ２に設置された太陽光発電設備ＰＶ２を第１太陽光発電設備として、太陽光発電出力推定装置１０１が、第１太陽光発電出力を推定する例を示した。実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１は、第１太陽光発電設備が複数の需要家に亘って複数存在する場合に、需要家毎に１軒ずつ第１太陽光発電出力を推定するものであった。これに対して、実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２は、第２太陽光発電設備から予め定められた距離内に存在する全ての第１太陽光発電設備の太陽光発電出力の合算値を、推定する。

実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２において、積算値取得部１３０は、記憶部１５０の場所情報データ１５１を利用して、第２太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ１から予め定められた距離内に存在する第１太陽光発電設備を探索する。そして、積算値取得部１３０は、記憶部１５０に記憶されている需要家消費電力の積算値１５３から、検出された第１太陽光発電設備を保有する全需要家（以下、単に「全需要家」という）の需要家消費電力の積算値１５３を取得し、これらを合算する。そして、発電出力推定部１４０は、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と全需要家の需要家消費電力の積算値１５３の合算値とを用いて実施の形態１と同様の処理を行い、全需要家が保有する全ての第１太陽光発電設備の太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定する。

＜Ｂ－２．効果＞
実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２が奏する効果の検証結果を図１２から図１４を用いて説明する。この検証では、全量買取契約の対象である１軒の需要家の太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とし、余剰買取契約の対象である５００軒程度の需要家の太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とした。そして、第１太陽光発電設備を保有する全需要家の需要家消費電力の積算値１５３を合算した、新たな需要家消費電力の積算値（全需要家の需要家消費電力の積算値１５３の合算値）と、第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を用いることで、全需要家の第１太陽光発電設備の発電出力を合算した、新たな第１太陽光発電出力の高サンプリングデータ（全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値）を推定した。なお、本検証例では、精度を検証するため、全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を特別に実測し、その実測値と太陽光発電出力推定装置１０２による推定結果とを比較した。

図１２は全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の実測値を示しており、図１３は太陽光発電出力推定装置１０２による全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定値を示している。これらの図において横軸は時刻を示している。図１２の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の合算値の実測値を示し、図１３の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の合算値の推定値を示している。

図１４は、太陽光発電出力推定装置１０２による全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定値から、全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の実測値を差し引いたものを誤差とした、誤差のヒストグラムを示している。図１４の横軸は誤差を示し、縦軸は頻度を示している。なお、図１４中の「Ａｖｇ．」は誤差の平均値、「ＳＤ」は誤差の標準偏差、「ＲＭＳＥ」は２乗平均平方根誤差を、それぞれ表している。図１４の結果から、太陽光発電出力推定装置１０２による全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定精度は、非常に高いことを確認できた。

以上に説明したように、実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２は、複数の第１太陽光発電設備が１対１で設置された複数の需要家（つまり、それぞれに１つの太陽光発電設備が設置された複数の需要家）の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値１５３と、複数の第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された少なくとも１つの第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、を記憶する記憶部１５０、および、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、全需要家の需要家消費電力の積算値１５３の合算値とに基づき、各第１太陽光発電設備の予め定められた推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定する発電出力推定部１４０、を備える。実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２によれば、太陽光発電出力を取得可能な太陽光発電設備が少なくとも１つあれば、当該太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とすることで、日射計および高い時間分解能を有する計測器を設置することなく、他の複数の太陽光発電設備の太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定することが可能である。

このように、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１は、太陽光発電出力の高サンプリングデータを需要家毎に個別に推定することができる一方、実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２は、太陽光発電出力の高サンプリングデータを複数の需要家単位でまとめて推定することができる。従って、電力会社などの管理者は、太陽光発電出力推定装置１０１または１０２を使い分けることによって、太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する太陽光発電設備の粒度を自由に選択することができる。

＜Ｃ．実施の形態３＞
＜Ｃ－１．構成＞
実施の形態３の太陽光発電出力推定装置１０３の構成は、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１と同様の構成であり、その構成は図１から図３に示した通りである。

実施の形態３の太陽光発電出力推定装置１０３は、複数の第２太陽光発電設備の発電出力を用いて第１太陽光発電出力を推定するという点で、実施の形態２の太陽光発電出力推定装置１０２と異なり、それ以外の点では太陽光発電出力推定装置１０２と同様である。太陽光発電出力推定装置１０３は、複数の第２太陽光発電設備の発電出力を用いて第１太陽光発電出力を推定することにより、第１太陽光発電出力の推定精度の向上を図る。

太陽光発電出力推定装置１０３において、積算値取得部１３０は、記憶部１５０の場所情報データ１５１を利用して、第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に存在する太陽光発電設備を複数抽出し、それらを第２太陽光発電設備とする。そして、積算値取得部１３０は、記憶部１５０に記憶された第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２から、複数の第２太陽光発電設備に対応する第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を取得し、それらを合算する。また、積算値取得部１３０は、複数の第２太陽光発電設備から予め定められた距離内に存在する第１太陽光発電設備を探索する。そして、積算値取得部１３０は、需要家消費電力の積算値１５３から、検出された第１太陽光発電設備を保有する全需要家の需要家消費電力の積算値１５３を取得し、これらを合算する。

実施の形態３の発電出力推定部１４０は、複数の第２太陽光発電設備の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の合算値と、第１太陽光発電設備が設置された複数の需要家（全需要家）の需要家消費電力の積算値１５３の合算値とを用いて、実施の形態１と同様の処理を行い、複数の第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定する。

＜Ｃ－２．効果＞
実施の形態３の太陽光発電出力推定装置１０３が奏する効果の検証結果を図１５から図１７を用いて説明する。この検証では、全量買取契約の対象である７軒の需要家の太陽光発電設備を第２太陽光発電設備とし、余剰買取契約の対象である５００軒程度の需要家の太陽光発電設備を第１太陽光発電設備とした。そして、第１太陽光発電設備を保有する全需要家の需要家消費電力の積算値１５３を合算した新たな需要家消費電力の積算値（全需要家の需要家消費電力の積算値１５３の合算値）と、全ての第２太陽光発電設備の発電出力の高サンプリングデータを合算した、新たな第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ（全ての第２太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値）を用いることで、全ての第１太陽光発電設備の発電出力の高サンプリングデータを合算した、新たな第１太陽光発電出力の高サンプリングデータ（全需要家の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値）を推定した。なお、本検証例では、精度を検証するため、全ての第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を特別に実測し、その実測値と太陽光発電出力推定装置１０３による推定結果と比較した。

図１５は第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの実測値を示しており、図１６は太陽光発電出力推定装置１０３による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定値を示している。これらの図において横軸は時刻を示している。図１５の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の実測値の合算値を示し、図１６の縦軸は第１太陽光発電出力（有効電力）の合算値の推定値を示している。

図１７は、太陽光発電出力推定装置１０３による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定値から、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の実測値を差し引いたものを誤差とした、誤差のヒストグラムを示している。図１７の横軸は誤差を示し、縦軸は頻度を示している。なお、図１７中の「Ａｖｇ．」は誤差の平均値、「ＳＤ」は誤差の標準偏差、「ＲＭＳＥ」は２乗平均平方根誤差を、それぞれ表している。図１７の結果から、太陽光発電出力推定装置１０３による第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定精度は、非常に高いことを確認できた。

実施の形態３の太陽光発電出力推定装置１０３において、第２太陽光発電設備は複数であり、発電出力推定部１４０は、各第２太陽光発電設備の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２の合算値と、各需要家の需要家消費電力の積算値１５３の合算値とに基づき、各第１太陽光発電設備の推定時点の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定する。第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定が、複数の第２太陽光発電設備の発電出力を用いて行われるため、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値の推定精度が向上する。

＜Ｄ．実施の形態４＞
＜Ｄ－１．構成＞
実施の形態４の太陽光発電出力推定装置１０４の構成は、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１と同様の構成であり、その構成は図１から図３に示した通りである。

実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１は、全量買取契約対象の１つの太陽光発電設備を第２太陽光発電設備として固定し、その第２太陽光発電設備の発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を基に、第１太陽光発電設備が複数ある場合には需要家毎に１軒ずつ第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定するものであった。これに対して実施の形態４の太陽光発電出力推定装置１０４は、実施の形態１の方法で推定した第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、新たな第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２として、別の第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの推定に利用する。

図１８は、実施の形態４の太陽光発電出力推定装置１０４が、複数の需要家の太陽光発電出力の高サンプリングデータを順番に推定する様子を示している。図１８において、需要家間の矢印および各矢印内に括弧付きされた数字は、太陽光発電出力が推定される順番を示している。この順番は、太陽光発電出力推定装置１０４が、記憶部１５０に記憶された場所情報データ１５１に基づいて決定する。太陽光発電出力推定装置１０４は、決定した順番に従って、需要家が保有する余剰買取契約対象の太陽光発電設備の発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

図１８の例において、太陽光発電出力推定装置１０４は、まず、第１需要家Ｃ１が保有する太陽光発電設備ＰＶ１を第２太陽光発電設備とし、第３需要家Ｃ３が保有する太陽光発電設備ＰＶ３を第１太陽光発電設備とする。つまり、太陽光発電出力推定装置１０４は、太陽光発電設備ＰＶ１の発電出力である第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、第３需要家Ｃ３の需要家消費電力の積算値１５３とを用いて、実施の形態１の方法により、第３需要家Ｃ３が保有する太陽光発電設備ＰＶ３の発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

次に、太陽光発電出力推定装置１０４は、先に推定の対象とした第３需要家Ｃ３が保有する太陽光発電設備ＰＶ３を新たな第２太陽光発電設備とした上で、第４需要家Ｃ４の太陽光発電設備ＰＶ４を新たな第１太陽光発電設備とし、実施の形態１の方法により、太陽光発電設備ＰＶ４の発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。言い換えれば、太陽光発電出力推定装置１０４の発電出力推定部１４０は、既に推定した第１太陽光発電設備である太陽光発電設備ＰＶ３の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、第２太陽光発電設備の太陽光発電出力の高サンプリングデータとして用いて、他の第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

つまり、太陽光発電出力推定装置１０４は、第３需要家Ｃ３が保有する太陽光発電設備ＰＶ３の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２と、第４需要家Ｃ４の需要家消費電力の積算値１５３とを用いて、第４需要家Ｃ４が保有する太陽光発電設備ＰＶ４の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。このような処理を繰り返すことで、太陽光発電出力推定装置１０４は、余剰買取契約対象の全ての太陽光発電設備の発電出力の高サンプリングデータを、順番に推定することができる。

＜Ｄ－２．効果＞
以上のように、実施の形態４の太陽光発電出力推定装置１０４では、発電出力推定部１４０が、先に推定した第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、第２太陽光発電設備の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２として用いて、他の第１太陽光発電設備の第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

例えば図１８において、第１需要家Ｃ１の太陽光発電設備ＰＶ１のみが全量買取契約対象であり、かつ、余剰買取契約対象の太陽光発電設備ＰＶｎは太陽光発電設備ＰＶ１から予め定められた距離外にあるものとする。この場合、実施の形態１の太陽光発電出力推定装置１０１は、太陽光発電設備ＰＶｎの太陽光発電出力の高サンプリングデータを、太陽光発電設備ＰＶ１の太陽光発電出力の高サンプリングデータを基に推定することはできない。しかし、太陽光発電出力推定装置１０４は、そのような場合でも、太陽光発電設備ＰＶ１に近い需要家の太陽光発電設備の太陽光発電出力の高サンプリングデータから順番に推定することで、太陽光発電設備ＰＶ１から離れた場所にある太陽光発電設備ＰＶｎの太陽光発電出力の高サンプリングデータも推定することが可能である。

＜Ｅ．実施の形態５＞
＜Ｅ－１．構成＞
実施の形態１では、式（３）～（５）を用いて説明したように、τ＝０と仮定して式の変形を行ったが、実施の形態５では、複数（２ｎ＋１個）のτを使用する。具体的には、式（５）の代わりに、次の式（７）を使用する。

式（７）において、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ＋τ）］は、第１期間における第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と、第１期間から遅延時間τだけずれた第２期間における需要家消費電力Ｐ_２（ｔ＋τ）との共分散である第１共分散である。そして、Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ）］は、第２太陽光発電出力の第１期間における値Ｐ_ＰＶ１（ｔ）と第２期間における値Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ）との自己共分散である第２共分散である。そして、αの推定値は、第１共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_２（ｔ＋τ）］を第２共分散Ｃｏｖ_ｔ［Ｐ_ＰＶ１（ｔ），Ｐ_ＰＶ１（ｔ＋τ）］で除して－１を乗じたものであり、第１係数である。

すなわち、本実施の形態では、第１共分散取得部１１０は、第１期間における第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データと、第１期間から遅延時間だけずれた第２期間における需要家消費電力の積算値１５３の時系列データとの共分散である第１共分散を算出する。また、第２共分散取得部１２０は、第２太陽光発電出力の積算値１５４の時系列データのうちの第１期間におけるデータ群と第２期間におけるデータ群との自己共分散である第２共分散を算出する。

また、本実施の形態では、複数のτを用いる。すなわち、第２期間が複数設定される。式（７）に、－ｎΔｔ≦τ≦ｎΔｔをそれぞれ代入し、それぞれの場合についてαの推定値（＾α）を求める。ここで、ｎは自然数で、Δｔはサンプリング周期（時間分解能。積算値の場合は、積算値の時間間隔。）である。そして、最後に、それら複数の推定値の代表値（たとえば、中央値、平均値など）を＾αの推定値とする。

発電出力推定部１４０は、実施の形態１と同様に、式（６）に示すように、第１係数αの推定値（上述したように、複数の推定値の代表値）に、推定時点ｔにおける第２太陽光発電出力Ｐ_ＰＶ１（ｔ）の高サンプリングデータを乗じることで、第１太陽光発電出力（Ｐ_ＰＶ２（ｔ））の高サンプリングデータの推定値（＾Ｐ_ＰＶ２（ｔ））を算出することができる。

すなわち、本実施の形態では、第１共分散取得部１１０は、複数の第２期間のそれぞれに対応する複数の第１共分散を算出し、第２共分散取得部１２０は、複数の第２期間のそれぞれに対応する複数の第２共分散を算出する。また、発電出力推定部１４０は、複数の第１共分散および複数の第２共分散から算出される複数の第１係数の代表値に、推定時点の第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２を乗じることで、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する。

＜Ｅ－２．効果＞
複数のτを利用してαの推定値＾αを複数算出し、算出された複数の＾αの代表値を最終的な＾αとすることで、稀に発生する＾αの外れ値の影響を除外することができ、推定精度を向上させることができる。

＜Ｆ．実施の形態６＞
既存のスマートメータが３０分間のｋＷｈ値（３０分間の積算電力量）を記録および保存して、Ａルートデータとして送信しているため、実施の形態１～５では、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、需要家消費電力および第２太陽光発電出力の「積算値」から推定する例を示した。しかし、太陽光発電出力および需要家消費電力を記録、保存および送信する装置は既存のスマートメータに限られない。また、将来のスマートメータが、太陽光発電出力および需要家消費電力の「平均値」を記録、保存および送信するものになっているかもしれず、その場合、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、需要家消費電力および第２太陽光発電出力の平均値から推定する必要が生じる可能性がある。

そこで、実施の形態６では、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４が、需要家消費電力および第２太陽光発電出力の「積算値」の代わりに「平均値」を利用して、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定するものとする。

実施の形態６における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４のブロック図を図１９に示す。図１９の構成は、図２に対し、積算値取得部１３０に代えて平均値取得部１６０を設けると共に、記憶部１５０に、需要家消費電力の積算値１５３に代えて需要家消費電力の平均値１５６を記憶させ、第２太陽光発電出力の積算値１５４に代えて第２太陽光発電出力の平均値１５７を記憶させたものである。

また、実施の形態６における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を図２０のフローチャートに示す。また、図２１は、平均値取得部１６０による第２太陽光発電出力の平均値１５７の取得処理（図２０のステップＳ１１１）の一例を示すフローチャートであり、図２２は、第１共分散取得部１１０による第１共分散の取得処理（図２０のステップＳ１１２）の一例を示すフローチャートであり、図２３は、第２共分散取得部１２０による第２共分散の取得処理（図２０のステップＳ１１３）の一例を示すフローチャートである。なお、発電出力推定部１４０による第１太陽光発電出力の推定処理（図２０のステップＳ１１４）は、図８と同様でよい。

図１９に示す太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図２０～図２３に示すフローの処理内容は、図２に示した太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図４～図７に示したフローにおける「積算値」を「平均値」に変更したものであり、それ以外は全く同じである。そのため、図１９に示す太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図２０～図２３に示すフローの処理内容についての詳細な説明は省略する。

＜Ｇ．実施の形態７＞
将来のスマートメータを用いる場合に、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを、需要家消費電力および第２太陽光発電出力の低サンプリングデータから推定する必要が生じる可能性がある。

そこで、実施の形態７では、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４が、需要家消費電力および第２太陽光発電出力の「積算値」の代わりに「低サンプリングデータ」を利用して、第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定するものとする。

実施の形態７における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４のブロック図を図２４に示す。図２４の構成は、図２に対し、積算値取得部１３０に代えてサンプリング変換部１７０を設けると共に、記憶部１５０に、需要家消費電力の積算値１５３に代えて需要家消費電力の低サンプリングデータ１５８を記憶させ、第２太陽光発電出力の積算値１５４に代えて第２太陽光発電出力の低サンプリングデータ１５９を記憶させたものである。

また、実施の形態７における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を図２５のフローチャートに示す。また、図２６は、サンプリング変換部１７０による第２太陽光発電出力の低サンプリングデータ１５９の取得処理（図２５のステップＳ１２１）の一例を示すフローチャートであり、図２７は、第１共分散取得部１１０による第１共分散の取得処理（図２５のステップＳ１２２）の一例を示すフローチャートであり、図２８は、第２共分散取得部１２０による第２共分散の取得処理（図２５のステップＳ１２３）の一例を示すフローチャートである。なお、発電出力推定部１４０による第１太陽光発電出力の推定処理（図２５のステップＳ１２４）は、図８と同様でよい。

図２４に示す太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図２５～図２８に示すフローの処理内容は、図２に示した太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図４～図７に示したフローにおける「積算値」を「低サンプリングデータ」に変更したものであり、それ以外は全く同じである。そのため、図２４に示す太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の構成および動作、ならびに、図２５～図２８に示すフローの処理内容についての詳細な説明は省略する。

＜Ｈ．実施の形態８＞
実施の形態１～５の太陽光発電出力推定装置１０１～１０４では、積算値取得部１３０が、第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ１５２から第２太陽光発電出力の積算値１５４を算出したが、既存のスマートメータには３０分間のｋＷｈ値（３０分間の積算電力量）を記録、保存、送信できる仕組みがある。

そこで、実施の形態８では、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の積算値取得部１３０を省略し、第２太陽光発電出力の積算値１５４を、スマートメータから受信するものとする。実施の形態８における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４のブロック図を図２９に示す。なお、実施の形態１～５において積算値取得部１３０が行っていたスマートメータとの通信処理や記憶部１５０への保存処理などは、第１共分散取得部１１０または第２共分散取得部１２０が行うものとする。

また、実施の形態８における太陽光発電出力推定装置１０１～１０４による第１太陽光発電出力の推定処理の一例を図３０のフローチャートに示す。図３０のフローは、図４のフローからステップＳ１０１を省略したものである。

また、図３１は、第１共分散取得部１１０による第１共分散の取得処理（図３０のステップＳ１３１）の一例を示すフローチャートである。図３１のフローは、図５のフローに対し、第１共分散取得部１１０が、スマートメータから受信した第２太陽光発電出力の積算値１５４を、記憶部１５０から取得する処理であるステップＳ２３１と、第１共分散取得部１１０が第２太陽光発電出力の積算値１５４に基づいて第１期間を探索する処理であるステップＳ２３２（図５のステップＳ２０２に相当）を追加したものである。なお、第２共分散取得部１２０による第２共分散の取得処理（図３０のステップＳ１３２）、および、発電出力推定部１４０による第１太陽光発電出力の推定処理（図３０のステップＳ１３３）は、それぞれ図７および図８と同様でよい。

＜Ｉ．ハードウェア構成＞
上述した太陽光発電出力推定装置１０１～１０４における各部の構成は、処理回路により実現される。すなわち、処理回路は太陽光発電出力推定装置１０１～１０４における各部の構成を備える。処理回路には、専用のハードウェアが適用されてもよいし、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサが適用されてもよい。プロセッサは、例えば中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等である。

処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。太陽光発電出力推定装置１０１～１０４における各部の機能それぞれは、複数の処理回路で実現されてもよいし、各部の機能をまとめて一つの処理回路で実現されてもよい。

処理回路がプロセッサである場合、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４における各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路に適用されるプロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。ここで、メモリには、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）及びそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。

以上、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４の各機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしこれに限ったものではなく、一部の構成を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成をソフトウェア等で実現する構成であってもよい。以上のように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

以上、太陽光発電出力推定装置１０１～１０４および太陽光発電出力推定システム１１の実施の形態について説明したが、それらの構成は、上記した実施の形態に限定されるものではない。各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

例えば、上記の実施の形態において、発電出力推定部１４０は、第１太陽光発電設備の設備容量が推定時点での設備容量から予め定められた範囲内の期間におけるデータを用いて、第１太陽光発電出力を推定することにした。しかし、発電出力推定部１４０は、第１太陽光発電設備の設備容量が予め定められた範囲となる期間を考慮することなく、第１太陽光発電出力を推定してもよい。

また、上記の実施の形態において、第１太陽光発電設備は、余剰買取契約の対象となっている太陽光発電設備である。しかし、第１太陽光発電設備は、買取契約に関係なく、個別にメータが設置されていないこと等に起因して太陽光発電出力を直接測定できず、太陽光発電出力を把握、推定したい太陽光発電設備であってもよい。

また、上記の実施の形態において、第２太陽光発電設備は、全量買取契約の対象となっている太陽光発電設備である。しかし、第２太陽光発電設備は、買取契約に関係なく、太陽光発電出力を直接測定できている太陽光発電設備であってもよい。また、第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力には、日射強度の測定値または推定値を利用してもよい。

また、上記の実施の形態において、太陽光発電出力や需要家消費電力は、スマートメータで計測、記録、保存、送信されることにした。しかし、太陽光発電出力や需要家消費電力の計測、記録、保存、送信は、スマートメータ以外の装置で行ってもよい。たとえば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）等で行ってもよいし、複数の装置で分担して行ってもよい。

１ コンピュータ、２ ＣＰＵ、３ 主記憶装置、４ 補助記憶装置、５ 外部記憶装置、６ ネットワーク、７ 出力装置、８ 入力装置、１１ 太陽光発電出力推定システム、２０ 電力系統、２５ 通信網、５０ 通信ネットワーク、１０１～１０４ 太陽光発電出力推定装置、１１０ 第１共分散取得部、１２０ 第２共分散取得部、１３０ 積算値取得部、１４０ 発電出力推定部、１５０ 記憶部、１５１ 場所情報データ、１５２ 第２太陽光発電出力の高サンプリングデータ、１５３ 需要家消費電力の積算値、１５４ 第２太陽光発電出力の積算値、１５５ 算出データ、１５６ 需要家消費電力の平均値、１５７ 第２太陽光発電出力の平均値、１５８ 需要家消費電力の低サンプリングデータ、１５９ 第２太陽光発電出力の低サンプリングデータ、１６０ 平均値取得部、１７０ サンプリング変換部、Ｃ１～Ｃｎ 需要家、ＰＶ１～ＰＶｎ 太陽光発電設備、Ｌ１～Ｌｎ 負荷、ＳＭ_Ｌ１，ＳＭ_ＰＶ１，ＳＭ_ＡＬＬ２～ＳＭ_ＡＬＬｎ スマートメータ。

Claims (16)

1. 第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶する記憶部と、
   予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散取得部と、
   前記第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データの自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散取得部と、
   前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する発電出力推定部と、
   を備え、
   前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
   太陽光発電出力推定装置。
2. 前記第１期間は、前記第１太陽光発電設備の設備容量の、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点における設備容量に対する差分が、予め定められた範囲内となる期間である、
   請求項１に記載の太陽光発電出力推定装置。
3. 前記発電出力推定部は、前記第１共分散と前記第２共分散とから算出される第１係数に、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを乗じることで、前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを推定する、
   請求項１に記載の太陽光発電出力推定装置。
4. 前記第１係数は、前記第１共分散を前記第２共分散で除して－１を乗じた値である、
   請求項３に記載の太陽光発電出力推定装置。
5. 前記第１期間は複数設定され、
   前記第１共分散取得部は、複数の前記第１期間のそれぞれに対応する複数の前記第１共分散を算出し、
   前記第２共分散取得部は、複数の前記第１期間のそれぞれに対応する複数の前記第２共分散を算出し、
   前記発電出力推定部は、複数の前記第１共分散および複数の前記第２共分散から算出される複数の前記第１係数の代表値に、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを乗じることで、前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを推定する、
   請求項３または請求項４に記載の太陽光発電出力推定装置。
6. 前記需要家の前記見かけ上の消費電力は、前記需要家消費電力の前記積算値であり、
   前記第１太陽光発電設備は、余剰買取契約対象の太陽光発電設備であり、
   前記第２太陽光発電設備は、全量買取契約対象の太陽光発電設備である、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の太陽光発電出力推定装置。
7. 前記需要家の前記見かけ上の消費電力は、前記需要家消費電力の前記積算値であり、
   前記第１太陽光発電設備は複数存在し、
   前記発電出力推定部は、先に推定した１つの前記第１太陽光発電設備の前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを、前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとして用いて、他の前記第１太陽光発電設備の前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを推定する、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の太陽光発電出力推定装置。
8. 第１太陽光発電設備が設置された複数の需要家それぞれにおける前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、複数の前記需要家の前記第１太陽光発電設備のから予め定められた距離内に設置された、少なくとも１つの第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶する記憶部と、
   予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した少なくとも１つの前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、複数の前記需要家の前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの合算値の時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散取得部と、
   前記第１期間における、前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データの自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散取得部と、
   前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の少なくとも１つの前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、複数の前記需要家の前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータの合算値を推定する発電出力推定部と、
   を備え、
   前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
   太陽光発電出力推定装置。
9. 前記第２太陽光発電設備は複数存在し、
   前記第１共分散取得部は、前記第１期間における、複数の前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの合算値の時系列データと、複数の前記需要家の前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの合算値の時系列データとの共分散である前記第１共分散を算出し、
   前記第２共分散取得部は、前記第１期間における、複数の前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの合算値の時系列データの自己共分散である前記第２共分散を算出し、
   前記発電出力推定部は、前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の複数の前記第２太陽光発電設備の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータの合算値とに基づいて、複数の前記需要家の前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータの合算値を推定する、
   請求項８に記載の太陽光発電出力推定装置。
10. 第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶する記憶部と、
    予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、前記第１期間から遅延時間だけずれた第２期間における前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散取得部と、
    前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データのうちの前記第１期間におけるデータ群と前記第２期間におけるデータ群との自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散取得部と、
    前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定する発電出力推定部と、
    を備え、
    前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
    太陽光発電出力推定装置。
11. 前記発電出力推定部は、前記第１共分散と前記第２共分散とから算出される第１係数に、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを乗じることで、前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを推定する、
    請求項１０に記載の太陽光発電出力推定装置。
12. 前記第１係数は、前記第１共分散を前記第２共分散で除して－１を乗じた値である、
    請求項１１に記載の太陽光発電出力推定装置。
13. 前記第２期間は複数であり、
    前記第１共分散取得部は、複数の前記第２期間のそれぞれに対応する複数の前記第１共分散を算出し、
    前記第２共分散取得部は、複数の前記第２期間のそれぞれに対応する複数の前記第２共分散を算出し、
    前記発電出力推定部は、複数の前記第１共分散および複数の前記第２共分散から算出される複数の前記第１係数の代表値に、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを乗じることで、前記第１太陽光発電出力の前記高サンプリングデータを推定する、
    請求項１１または請求項１２に記載の太陽光発電出力推定装置。
14. 第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値の時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力のサンプリングデータおよび積算値の時系列データを記憶する記憶部と、
    予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値の時系列データと前記需要家消費電力の前記積算値の時系列データとの共分散である第１共分散を算出する第１共分散取得部と、
    前記第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値の時系列データの自己共分散である第２共分散を算出する第２共分散取得部と、
    前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力のサンプリングデータを推定する発電出力推定部と、
    を備え、
    前記第２太陽光発電出力の前記サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
    太陽光発電出力推定装置。
15. コンピュータが、第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶部に記憶し、
    前記コンピュータが、予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データとの共分散である第１共分散を算出し、
    前記コンピュータが、前記第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データの自己共分散である第２共分散を算出し、
    前記コンピュータが、前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定し、
    前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
    太陽光発電出力推定方法。
16. コンピュータの記憶部に、第１太陽光発電設備が設置された需要家における前記第１太陽光発電設備の太陽光発電出力と負荷の消費電力とを合算した前記需要家の見かけ上の消費電力である需要家消費電力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データ、ならびに、前記第１太陽光発電設備から予め定められた距離内に設置された第２太陽光発電設備の太陽光発電出力である第２太陽光発電出力の前記低サンプリングデータよりもサンプリング周期の短い高サンプリングデータの時系列データを記憶させ、
    前記コンピュータに、予め定められた推定時点より前の少なくとも１つの第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータから算出した前記第２太陽光発電出力の積算値、平均値および低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データと、前記需要家消費電力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データとの共分散である第１共分散を算出させ、
    前記コンピュータに、前記第１期間における、前記第２太陽光発電出力の前記積算値、前記平均値および前記低サンプリングデータの少なくとも１つの時系列データの自己共分散である第２共分散を算出させ、
    前記コンピュータに、前記第１共分散および前記第２共分散と、前記推定時点の前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータとに基づいて、前記第１太陽光発電設備の前記推定時点の太陽光発電出力である第１太陽光発電出力の高サンプリングデータを推定させ、
    前記第２太陽光発電出力の前記高サンプリングデータは、前記第２太陽光発電出力の瞬時値の計測値である、
    太陽光発電出力推定プログラム。

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